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chatGPT面白い、便利と思う人とその逆のひとでは差がつく。

2023.03.23

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おはようございます、chatGPT面白い、便利と思う人とその逆のひとでは差がつくと思います。

【落合陽一】ChatGPTと人間どちらが『上か下か』ではない！UI研究の第一人者、暦本純一「ChatGPTは“すごい賢いバカ”だから面白い」デジタル社会での“希少価値”、AIと“友達”になる方法とは？

chatGPTはとても便利な道具ですね、たまに間違いの回答もまだまだあるけれど、GPT-4になってから誤り回答も軽減したとのことなので、GPT-3.5よりも使いやすくなっていると思います。これからGPT-5、GPT-6へと機能は向上していくと思うので今のうちになれた方がお得です、特にエンジニアは上手く使いこなす術を習得したほうが良いと思います。

ChatGPTプロンプトが上手く使えれば最適な解を得ることが出来ます。いま、プロンプトハックしようといろいろな人が試しています。例えばだいちさんがノートにプロンプト、呪文の使い方を解説しています。英語が理解できる人は下記の動画を参照してみてください。

The ONE ChatGPT Prompt to Rule Them All 👑

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ChatGPT, ChatGPTプロンプト, chatGPT面白い, GPT-3.5, GPT-4, GPT-5, GPT-6, エンジニア, だいちさん, ノード, ひと, プロンプト, 呪文, 回答, 差, 英語, 術, 解, 逆, 道具,

テクノロジー見るだけノートを読み終えた。

2020.01.27

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テクノロジー見るだけノートを読み終えたので感想を残しときます。最新テクノロジー好きなひとはこの本に書かれていることの大半は知っている気がします。ひとつ自分が知らなかった事が書かれていたサイボーグレンズ、これ眼球をサイボーグ化する試み。研究はグーグルさんがやっているそうだ。正直なところ、そこまでして、ARやMRを反映したくない。それに恐い。

2時間で読めるらしい、読んだら記事します! pic.twitter.com/KyL3rzFizd

— 田岡 寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) January 27, 2020

あとは知っていたけど、これから発展しそうな分野で遺伝子組み換え作物だ。野菜なのにお肉の味がするなど、一度食べてみたいなと考えている。これを研究している機関はbeyondMeet（ビヨンドミート）という会社だそう。牛や鳥、魚などを殺生しなくても良いなんて素晴らしいと思う。

Beyond Meat Invites you to Go Beyond #BYND

■最後に
このテクノロジー見るだけノートはあまり最新テクノロジーを知らない人向けですね、最新テクノロジーを噛み砕いて最新テクノロジーを解説している本ですので小学高学年でも理解できる内容になっています。大人が読むと1時間も有れば読了することが出来ると思います。

読了! pic.twitter.com/ilMGPI6Cy2

— 田岡 寿章@taoka_toshiaki🦌 (@taoka_toshiaki) January 27, 2020

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ar, beyondMeet, Mr, あと, お肉, グーグル, こと, これ, サイボーグ, そこ, それ, テクノロジー, ところ, ノード, ひと, ひとつ, ビヨンド, ミート, レンズ, 事, 人, 会社, 作物, 内容, 分野, 反映, 味, 大半, 学年, 小学, 感想, 最後, 最新, 本, 機関, 正直, 殺生, 気, 牛, 理解, 発展, 眼球, 研究, 自分, 解説, 遺伝子組み換え, 野菜, 魚, 鳥,

機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみた。

2017.03.24

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yum -y install python
yum -y install python-pip python-dev python-virtualenv
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup#using-pip
上記を参照に機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみてください。
試しにイメージ学習（数字）をさせます。最初はエラー率が高いのですが徐々にエラー率が減っていきます。
自分はあまりメモリもCPUも積んでいない仮想サーバでしたが、何とか動きましたが
本気で機械学習をさせたい場合などは、それなりにCPUとメモリを積んでいないと
レンタルサーバー会社からサーバ負荷のため、停止させられる可能性がありますので
注意しないといけない点かもしれません。
学習後、数字の画像を与えるとで詰まるという方は、いろいろな本が出ているので
片っ端から読破するか、Netで調べるかになります。ちなみに今、じぶんは
片っ端から読破する方法を選びました。そこで気づいたのは、Pythonの言語を理解したほうが
良いということです。ノードが機械学習をする上で鍵になります！！
ということで?
時期を置いて続きを別記事として公開しますね。
！！(T_T)
https://github.com/tensorflow

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